辽河口盐地碱蓬时空动态遥感监测及其识别机理研究OA北大核心
作为全球面积最大的红海滩景观,监测辽河口盐地碱蓬的时空动态变化对揭示其“退养还湿”等保护措施成效具有重要意义。目前,卫星遥感技术已广泛应用于包括盐地碱蓬在内的滨海植被识别与制图,但现有分类方法依赖于难以解释的黑箱模型,忽视了对识别机理的探究,制约了相关方法的改进和发展。可解释人工智能的发展为黑箱算法的解析指出了新的方向。考虑到构成随机森林的决策规则具有可解释性,本研究构建了一套从已训练随机森林模型中抽取最优决策规则的新方法,最终重构得到识别盐地碱蓬的最优决策规则,即B3/B4<0.90且B5/B3≥1.46,数据整体精度优于90%;以2017—2022年的Sentinel-2影像为数据源,实现了对辽河口盐地碱蓬的逐年动态提取,并结合质心迁移法,分析了“退养还湿”工程实施后盐地碱蓬时空变化,揭示了该区域盐地碱蓬呈现快速恢复的现状。
李钰彬;王宗明;赵传朋;贾明明;任春颖;毛德华;于皓
吉林建筑大学测绘与勘查工程学院,长春130118 中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130102中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130102中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130102中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130102中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130102中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130102吉林建筑大学测绘与勘查工程学院,长春130118
计算机与自动化
退养还湿碱蓬可解释人工智能随机森林决策规则
《自然资源遥感》 2025 (1)
P.195-203,9
国家重点研发计划青年科学家项目“地上植被生物量广域精细多模观测技术与装备”(编号:2022YFF1302000)国家自然科学基金青年基金项目“基于样本扩增方法与多源卫星影像的无瓣海桑扩散进程监测方法研究”(编号:42201422)、“基于Sentinel光学和雷达遥感影像的泥炭沼泽识别方法研究”(编号:42101399)第五批吉林省青年科技人才托举工程“泥炭沼泽的信息提取研究”(编号:QT202101)共同资助。
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